大数据背景下的数学建模教学改革研究

数学建模是一门实践性和实用性很强的课程。针对传统数学建模课程存在的问题,提出五点改革措施。围绕课程思政,精选教学内容;采用案例引导、问题驱动与翻转课堂教学方式,激发学生学习兴趣;建立学习资源库,丰富模型案例;组建优秀教师团队,做好人才培育;结合课程实际,建立合适的教学评价体系。通过开展大数据背景下的数学建模课程教学改革,最终实现培养学生运用所学知识去解决实际问题的能力。

基于串行抵消列表方案的极化码译码技术综述

极化码在有限码长下被证明能够达到香农容量极限,拥有优异的性能。逼近信道容量极限、提高系统性能、降低复杂度等一系列难题是信道编码技术要面临的挑战。面对下一代移动通信系统提出的更高要求,归纳了极化编码的基本方法,介绍了几种典型的串行抵消列表译码方案。从误比特率、误块率以及平均复杂度等角度,对各译码方案进行综合比较。仿真结果表明,新型的串行抵消列表译码方案能够明显降低平均复杂度。

一种重复使用公共路径的SCL译码算法

针对极化码的译码有时会出错且存在高译码复杂度的问题,提出一种基于重复使用公共路径的SCL译码算法。首先,从译码树的根节点出发,逐层往叶子节点层扩展路径,直至到达叶子节点层,并判断是否有能够重复使用公共路径的相关信息。然后,判断是否成功译码,若当前译码失败时,该译码器可以从第T层重新进行译码,若成功译码,对列表大小进行判断。最后,输出译码比特,退出译码,译码结束。实验结果表明,通过适当的设计,新提出的译码方法在中等和高SNR情况下显著降低了计算复杂度,且性能损失可忽略不计。

基于OCR的核酸检测结果截图识别系统

现如今,由于互联网信息技术的持续性发展,图片的信息量也日益扩大,从而促进了图像识别领域的发展。光学字符识(optical character recognition,OCR)是图像文字识别的一个非常重要的技术,改变了传统纸质文本作为介质传输信息的观念。本文主要采用百度智能云提供的OCR文字识别技术来实现核酸截图文字的识别与相关信息提取,结合PyQt5模块设计了一个功能交互式窗口操作系统,以此完成图片文字信息识别、提取等基础功能,并在该基础功能上对系统功能进行深入拓展并完成开发,如:实现对核酸结果截图的导入、调用摄像头识别绿码或二维码等。

现实环境下大学生网络使用行为分析

目的大学生网络行为现状调查及成因分析。方法采用整群和分层随机抽样的方法调查528名学生,采用卡方检验、t检验、方差分析。结果上网目的频率最高为查阅信息和休闲娱乐各占45.5%、25.5%;大一学生在搜集资料获取信息方面显著低于其他年级(P<0.05);男生的网络依恋评价总分、强迫症状、人际及健康问题、时间管理问题均显著高于女生(P<0.01);家庭氛围或家庭经济状况不好对网络成瘾问题有一定影响,其中导致的人际及健康问题F值为10.377、3.959(P<0.05或0.01),耐受症状F值为5.838、8.131(P<0.01)。结论大学生网络使用目的、网络依恋问题有其特点,应分析原因制定引导策略。

基于项目驱动的数学建模教学方法的探讨

数学建模是应用数学理论知识解决实际问题的重要手段和途径,是数学相关专业的一个非常重要的课程。针对目前数学建模课程教学中的教学方法存在问题,探究将实际项目驱动的形式实现数学模型理论知识与实践教学的有机结合,培养学生的知识理解、实践能力和创新能力。

打造专创深度融合的大数据分析实践课堂——以广西民族师范学院信息与计算科学专业课程为例

专创融合作为培养国家创新型人才的战略举措,对全面提高教育教学质量具有重要意义。大数据分析在新工科、新农科、新文科、新医科建设中发挥着基础性驱动作用,针对课程专创融合不足的问题,文章提出了“实验驱动教学第一课堂+开展科普及公益培训第二课堂”的实践教学改革模式。首先是实验驱动的第一课堂教学,通过“教学内容实验化,实验教学游戏化,实验反馈实时化,实验评价过程化、专业化与课程思政化”等举措,打造高效的专业实验课堂;其次是开展大数据分析科普及公益培训的第二课堂,基于师生共同成长理念,从“团队建设、资源聚合、教学产品及服务开发、宣传渠道建设、企业联合运营推广、团队激励”六个方面进行市场试探,培养学生利用专业知识进行创新创业活动和服务社会的能力;最后,以广西民族师范学院信息与计算科学专业大数据分析实践课程作为改革实验,结果表明本次改革实践取得了显著效果。

一类带有绝对值的线性规划MATLAB求解方法在数学建模教学中的应用

在教学过程中引出带有绝对值的线性规划问题的基础上,进一步扩展其适用的求解范围,结合数学建模教学中举一反三的思想,对各种含有绝对值的线性规划求解的过程进行分析,并总结一类带有绝对值的线性规划MATLAB求解方法,即当目标函数、不等式约束和等式约束均含有绝对值变量的情况下,推导其MATLAB标准型的求解并给出求解的过程,对该问题进行全面推导分析及求解,达到理论学习与实践能力双向丰收的教学效果。

广东进出口与三大产业的关系研究

本文先对广东省的进出口总额进行分析,建立相应的实用单变量动态灰色时间序列预测模型GM(1,1),分析进出口总额的内在变化趋势,模拟预测效果佳,然后进一步探讨进出口总额和广东三大产业生产总值的影响关系,建立多变量灰色时间序列预测模型GM(1,4),经检验模型的拟合预测效果比较良好,能反映广东省进出口总额影响三大产业生产总值方面的动态关系,能够比较准确预测未来的生产总值进而明确三大产业发展的方向。

基于LSTM深度学习的股市预测研究

本文研究基于LSTM深度学习的股市预测问题,对股市运行状况进行研究,利用LSTM模型对时间序列数据的非线性关系处理的优势,运用python3基于Keras库进行实证研究,对深证指数进行了研究,其预测效果良好。